Pauta Tarea 3
Gabriel Cabrera
Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile, Chile
2018-10-15 (updated: 2018-11-10)
- Esta tarea debe ser entregada en grupos de máximo 3 personas.
- Se debe enviar una carpeta comprimida que contenga: un archivo .Rproj (proyecto en R), un script y un breve informe en R Markdown con sus resultados, incluyendo tablas, gráficos, etc., según corresponda. El formato del infome puede ser word o pdf y se debe el archivo Rmd.
- El nombre del archivo comprimido debe ser “Tarea 3-R-Uchile Apellido 1-Apellido 2-Apellido 3”.
- El asunto del email con su tarea debe ser “Tarea 3-R-Uchile Apellido 1-Apellido 2-Apellido 3”.
- La fecha de entrega es el Sábado 13 de Octubre del 2018 hasta las 23:59 hrs al correo del curso: r2018uchile@gmail.com.
“The goal is to turn data into information, and information into insight”
– Carly Fiorina, CEO de HP desde 1999 hasta 2005
if(!require("pacman")) install.packages("pacman")
p_load("tidyverse", "maps", "lubridate", "plotly")Pregunta 1
Pregunta 1.1
Usted en la Tarea 1 (pregunta 1.5) tuvo que identificar el porcentaje de películas estrenadas por década. A partir del data frame obtenido, construya un pie chart usando la librería plotly. (20 puntos)
movie_dataset <- read.csv("Datasets/movie_dataset.csv")
# porcentaje de peliculas por decada
decade_movies <- movie_dataset %>%
na.omit() %>%
mutate(year = year(release_date), decade = year - year%%10, n = n()) %>%
group_by(decade, n) %>%
summarise(n()) %>%
mutate(percentage = `n()`/n) %>%
mutate(label = paste0("Década ",decade))p <- plot_ly(decade_movies, labels = ~ label, values = ~percentage, type = "pie",
textposition = "inside",
textinfo = "percent",
hoverinfo = 'text',
text = ~ paste('%', round(percentage*100, 2)),
marker = list(colors = colors,
line = list(color = '#FFFFFF', width = 1))) %>%
layout(title = "Porcentaje de películas por década",
xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
pPregunta 1.2
Considerando la Tarea 1 (pregunta 1.6), indentifique el presupuesto promedio (budget) por estado y presentelo esta vez utilizando el mapa de los Estados Unidos. (20 puntos)
# cargamos la lista y la transformas a character
lista_estados <- read.csv("Datasets/estados.csv") %>%
as.matrix() %>%
as.character()# Promedio de presupuesto por estado de Estados Unidos
keywords <- read.csv("Datasets/keywords.csv")
peliculas_estado <- keywords %>%
filter(keywords %in% lista_estados) %>%
right_join(movie_dataset, by = "id") %>%
group_by(keywords) %>%
summarise(count=n(), mean(budget)) %>%
mutate(nombre_estado=keywords) %>%
right_join(
tibble(nombre_estado=lista_estados),
by="nombre_estado"
) %>%
dplyr::select(nombre_estado, count, `mean(budget)`) %>%
mutate(
count=ifelse(is.na(count),0,count)
) %>%
rename("presupuesto" = `mean(budget)`) %>%
arrange(desc(count)) g1 <- ggplot(peliculas_estado) +
geom_map(aes(map_id = nombre_estado, fill = presupuesto/1000000), map = mapa_estados, color = "white") +
expand_limits(x = mapa_estados$long, y = mapa_estados$lat) +
labs(title ="Presupuesto promedio por Estados", subtitle = "Estados Unidos") + xlab("") + ylab("") +
theme_bw() + coord_map("albers", lat0=39, lat1=45) +
scale_fill_gradientn("Budget ($MM)", colours = rev(rainbow(4))) +
geom_text(data = state_name, aes(label = as.character(region), x = long, y = lat), size = 2.5)
g1
Pregunta 2
A partir de las variables seleccionadas del World Development Indicators de su Tarea 2, represente en un mapa los valores que asume cada variable en 1990 y 2015.
if(!require("pacman")) install.packages("pacman")
p_load("tidyverse", "WDI", "gridExtra", "grid", "scales", "maps", "ggthemes", "gganimate")world <- ggplot() + borders("world", colour = "black", fill = "gray80") + theme_map() +
coord_cartesian(ylim = c(-50, 90)) #"NY.GDP.PCAP.PP.CD" -> PIB PPP
#"BN.CAB.XOKA.GD.ZS" -> balance cuenta corriente como porcentaje del pib
wdi_data <- as.tibble(
WDI(indicator = c("NY.GDP.PCAP.PP.CD", "BN.CAB.XOKA.GD.ZS"),
country = "all",
extra = TRUE,
start = 1990,
end = 2015)
)#"NY.GDP.PCAP.PP.CD" -> PIB PPP
#"BN.CAB.XOKA.GD.ZS" -> balance cuenta corriente como porcentaje del pib
wdi_data <- wdi_data %>%
dplyr::select(country:region) %>%
dplyr::rename(pib = NY.GDP.PCAP.PP.CD,
cuenta_corriente = BN.CAB.XOKA.GD.ZS) %>%
dplyr::filter( year %in% c("1990", "2015") & region != "Aggregates") %>%
na.omit() %>%
group_by(country, year) %>%
arrange(year)wdi_data_pib <- wdi_data %>%
dplyr::select(pib,year,country) %>%
rename(region = country)
wdi_data_cc <- wdi_data %>%
dplyr::select(cuenta_corriente,year,country) %>%
rename(region = country) world_map <- map_data("world") %>%
left_join(wdi_data_pib, by = "region")
world_map_animate <- world_map %>%
dplyr::select(long, lat, group, year, pib, region) %>%
arrange(year)
init <- tibble(
year = 1990,
pib = 0, long = 0, lat = 0
)
fin <- tibble(
year = 2015,
pib = 0, long = 0, lat = 0
)
map_animate <- world +
geom_polygon(data = world_map_animate,
aes(x = long, y = lat, group = group, fill = pib/1000,
frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0.5) +
geom_polygon(data = init, aes(x = long, y = lat, fill = pib,
frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0) +
geom_polygon(data = fin,
aes(x = long, y = lat, fill = pib, frame = year,
cumulative = FALSE), alpha = 0) +
labs(title = "Producto Interno Bruto, ") +
labs(fill = 'PIB (k)') +
labs(caption =
"Mapa por Gabriel Cabrera, @Gabo_Cg\nFuente: World Development Indicators") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, vjust = 0.05, size=25)) +
theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, color="gray40", size=15)) +
theme(legend.position = c(.5, -.025),
legend.direction = "horizontal",
legend.title.align = 0,
legend.key.size = unit(1.3, "cm"),
legend.title=element_text(size=17),
legend.text=element_text(size=13))
gganimate(map_animate, interval = 0.2, title_frame =T, ani.width=1600, ani.height=820,
dpi=800, "pib_1990_2015.gif")
Mapa Producto Interno Bruto
wdi_data_pib <- wdi_data %>%
dplyr::select(pib,year,country) %>%
rename(region = country)
wdi_data_cc <- wdi_data %>%
dplyr::select(cuenta_corriente,year,country) %>%
rename(region = country) world_map <- map_data("world") %>%
left_join(wdi_data_cc, by = "region")
world_map_animate <- world_map %>%
dplyr::select(long, lat, group, year, cuenta_corriente, region) %>%
arrange(year)
init <- tibble(
year = 1990,
cuenta_corriente = 0, long = 0, lat = 0
)
fin <- tibble(
year = 2015,
cuenta_corriente = 0, long = 0, lat = 0
)
map_animate <- world +
geom_polygon(data = world_map_animate,
aes(x = long, y = lat, group = group, fill = cuenta_corriente,
frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0.5) +
geom_polygon(data = init,
aes(x = long, y = lat, fill = cuenta_corriente,
frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0) +
geom_polygon(data = fin,
aes(x = long, y = lat, fill = cuenta_corriente,
frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0) +
labs(title = "Cuenta Corriente, ") +
labs(fill = 'CC') +
labs(caption =
"Mapa por Gabriel Cabrera, @Gabo_Cg\nFuente: World Development Indicators") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, vjust = 0.05, size=25)) +
theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, color="gray40", size=15)) +
theme(legend.position = c(.5, -.025),
legend.direction = "horizontal",
legend.title.align = 0,
legend.key.size = unit(1.3, "cm"),
legend.title=element_text(size=17),
legend.text=element_text(size=13))
gganimate(map_animate, interval = 0.2,title_frame =T, ani.width=1600, ani.height=820,
dpi=800,"CC_1990_2015.gif")
Mapa Cuenta Corriente
Pregunta 3
Visite el sitio web http://datos.gob.cl/ y descargue una base de datos de su preferencia1, justificando su elección. Luego, represente los datos seleccionados en un mapa de una o varias de las comunas de la región Metropolitana. Los mapas vectoriales pueden ser descargados de https://www.bcn.cl.
# cargamos librerias
if(!require("pacman")) install.packages("pacman")
p_load("ggmap","tidyverse","rgdal", "sp", "tmaptools", "broom", "raster", "readxl" ,
"ggthemes", "splitstackshape", "DT")division_comunal <- readOGR(dsn = "Datasets/division_comunal", layer="division_comunal")
datatable(division_comunal@data, class = 'cell-border stripe',extensions = 'FixedColumns',
options = list( dom = 't', scrollX = TRUE, scrollCollapse = TRUE))datatable(head(division_comunal@data[division_comunal$NOM_PROV %in% c("Santiago"), ],7),
class = 'cell-border stripe', extensions = 'FixedColumns', options = list(
dom = 't', scrollX = TRUE, scrollCollapse = TRUE))select_prov <- division_comunal$NOM_PROV %in% c("Santiago")
comunas <- fortify(division_comunal[select_prov,], region="NOM_COM") %>%
rename(COMUNA = id)
comunas$COMUNA <- tolower(comunas$COMUNA)gasto_mop <- read_xlsx("Datasets/gasto_mop.xlsx")
gasto_mop <- gasto_mop %>%
filter(`REGIÓN` == "Metropolitana") %>%
dplyr::select(COMUNA, `AÑO`, `INVERSIÓN (MILES DE $ DE CADA AÑO)`, `REGIÓN`) %>%
rename(inversion = `INVERSIÓN (MILES DE $ DE CADA AÑO)`)
gasto_mop$COMUNA <- tolower(gasto_mop$COMUNA )mop <- gasto_mop %>%
group_by(COMUNA) %>%
filter(row_number(COMUNA) == 1) %>%
dplyr::select(COMUNA, inversion, `AÑO`)
mop <- cSplit(mop, "COMUNA", sep = ", ", direction = "long")
mop <- cSplit(mop, "COMUNA", sep = " y ", direction = "long")[-1]
data <- mop %>%
left_join(comunas, by = "COMUNA")
com_name <- aggregate(cbind(long,lat) ~ COMUNA, data = data, mean)data <- data %>%
rename(year = `AÑO`) %>%
na.omit()
init <- tibble(
year = 2011,
inversion = 0, long = 0, lat = 0
)
fin <- tibble(
year = 2016,
inversion = 0, long = 0, lat = 0
)
map_animate <- ggplot() +
geom_polygon(data = comunas, aes(x = long, y = lat, group = group),
fill = "white", color = "black", size = .5, show.legend = FALSE) +
theme_map() +
xlim(min(comunas$long),max(comunas$long)) + ylim(min(comunas$lat),
max(comunas$lat)) +
geom_polygon(data = data,
aes(x = long, y = lat, group = group, fill = inversion/1000000,
frame = year,
cumulative = TRUE),
alpha = 0.5) +
geom_polygon(data = init,
aes(x = long, y = lat, fill = inversion/1000000,
frame = year,
cumulative = TRUE),
alpha = 0) +
geom_polygon(data = fin,
aes(x = long, y = lat, fill = inversion/1000000,
frame = year,
cumulative = TRUE),
alpha = 0) +
labs(title = "Gasto MOP, ") +
labs(fill = 'Gasto (MIllones)') +
labs(caption =
"Mapa por Gabriel Cabrera, @Gabo_Cg\nFuente: Datos Gobierno de Chile") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, vjust = 0.05, size=25)) +
theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, color="gray40", size=15)) +
theme(legend.position = c(.5, -.025),
legend.direction = "horizontal",
legend.title.align = 0,
legend.key.size = unit(1.3, "cm"),
legend.title=element_text(size=17),
legend.text=element_text(size=13)) +
geom_text(data = com_name, aes(label = as.character(COMUNA), x = long,
y = lat), size = 3.5)
gganimate(map_animate, interval = 0.2, title_frame =T, ani.width=1600, ani.height=1020,
dpi=850, "mop_2011_2016.gif")
Gasto Ministerio de obras públicas: Periodo 2011 - 2016
Debe contener las comunas de la región Metropolitana.↩
---
title: "Pauta Tarea 3"
author:  <a href="https://gcabrerag.rbind.io/"> <h3> Gabriel Cabrera </h3> </a> \newline Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile, Chile
date: "2018-10-15 (updated: `r Sys.Date()`)"
output: 
  html_document:
    theme: "cosmo"
    highlight: "kate"
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    code_download: true
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      smooth_scroll: true
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    include:
      after_body: footer.html
---


```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, eval = TRUE, warning=FALSE, message=FALSE)
```

---

<center> <b> Instrucciones </b> </center>
<p>

1.	Esta tarea debe ser entregada en grupos de máximo 3 personas. 
2.	Se debe enviar una carpeta comprimida que contenga: un archivo .Rproj (proyecto en R), un script y un breve informe en R Markdown con sus resultados, incluyendo tablas, gráficos, etc., según corresponda.  El formato del infome puede ser word o pdf y se debe \textbf{incluir} el archivo Rmd.
3.  El nombre del archivo comprimido debe ser "Tarea 3-R-Uchile Apellido 1-Apellido 2-Apellido 3".
4.  El asunto del email con su tarea debe ser "Tarea 3-R-Uchile Apellido 1-Apellido 2-Apellido 3".
5.	La fecha de entrega es el Sábado 13 de Octubre del 2018 hasta las 23:59 hrs al correo del curso:                      [r2018uchile@gmail.com](r2018uchile@gmail.com). 

---

<div class="quote-container">

> “The goal is to turn data into information, and information into insight” 
>
> <p align="right"> -- *Carly Fiorina, CEO de HP desde 1999 hasta 2005* </p>

</div>

```{r, results='hide'}
if(!require("pacman")) install.packages("pacman")
p_load("tidyverse", "maps", "lubridate", "plotly")
```

<br>

# Pregunta 1 {.tabset - .tabset-fade}

## Pregunta 1.1 {-}

Usted en la Tarea 1 (pregunta 1.5) tuvo que identificar el porcentaje de películas estrenadas por década. A partir del *data frame* obtenido, construya un *pie chart* usando la librería *plotly*. (*20 puntos*)

```{r, eval = TRUE, echo = TRUE}
movie_dataset <- read.csv("Datasets/movie_dataset.csv")

# porcentaje de peliculas por decada 
decade_movies <- movie_dataset %>% 
                 na.omit() %>% 
                 mutate(year = year(release_date), decade = year - year%%10, n = n()) %>% 
                 group_by(decade, n) %>% 
                 summarise(n()) %>% 
                 mutate(percentage = `n()`/n) %>% 
                 mutate(label = paste0("Década ",decade))
```

```{r}
p <- plot_ly(decade_movies, labels = ~ label, values = ~percentage, type = "pie",
              textposition = "inside",
              textinfo = "percent",
              hoverinfo = 'text',
              text = ~ paste('%', round(percentage*100, 2)),
              marker = list(colors = colors,
                      line = list(color = '#FFFFFF', width = 1))) %>%
         layout(title = "Porcentaje de películas por década",
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
p
```


## Pregunta 1.2 {-}

Considerando la Tarea 1 (pregunta 1.6), indentifique el presupuesto promedio (*budget*) por estado y presentelo esta vez utilizando el mapa de los Estados Unidos.  (*20 puntos*)

```{r}
# cargamos la lista y la transformas a character
lista_estados <- read.csv("Datasets/estados.csv") %>% 
                 as.matrix() %>% 
                 as.character()
```

```{r, eval = TRUE, echo = TRUE}
# Promedio de presupuesto por estado de Estados Unidos
keywords <- read.csv("Datasets/keywords.csv")

peliculas_estado <- keywords %>%                                 
                    filter(keywords %in% lista_estados) %>%
                    right_join(movie_dataset, by = "id") %>% 
                    group_by(keywords) %>%                   
                    summarise(count=n(), mean(budget)) %>%                
                    mutate(nombre_estado=keywords) %>%       
                    right_join(                             
                      tibble(nombre_estado=lista_estados),  
                      by="nombre_estado"                    
                    ) %>%                                 
                    dplyr::select(nombre_estado, count, `mean(budget)`) %>%        
                    mutate(
                      count=ifelse(is.na(count),0,count)    
                    ) %>%
                    rename("presupuesto" = `mean(budget)`) %>% 
                    arrange(desc(count))   
```

```{r}
mapa_estados <- map_data("state")  
```

```{r}
state_name<- aggregate(cbind(long,lat) ~ region, data = mapa_estados, mean)
```

```{r, fig.width=12, fig.height=8}
g1 <- ggplot(peliculas_estado) + 
      geom_map(aes(map_id = nombre_estado, fill = presupuesto/1000000), map = mapa_estados, color = "white") + 
      expand_limits(x = mapa_estados$long, y = mapa_estados$lat) +
      labs(title ="Presupuesto promedio por Estados", subtitle = "Estados Unidos") +  xlab("") + ylab("") +
      theme_bw() + coord_map("albers", lat0=39, lat1=45) +
      scale_fill_gradientn("Budget ($MM)", colours = rev(rainbow(4))) +
      geom_text(data = state_name, aes(label =  as.character(region), x = long, y = lat), size = 2.5) 
g1
```


<br>

# Pregunta 2 {.tabset -} 

A partir de las variables seleccionadas del *World Development Indicators* de su Tarea 2, represente en un mapa los valores que asume cada variable en 1990 y 2015.

```{r, warning=FALSE, message=FALSE}
if(!require("pacman")) install.packages("pacman")
p_load("tidyverse", "WDI", "gridExtra", "grid", "scales", "maps", "ggthemes", "gganimate")
```

```{r}
world <- ggplot() + borders("world", colour = "black", fill = "gray80") + theme_map() + 
         coord_cartesian(ylim = c(-50, 90)) 
```

```{r, eval=TRUE, echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
#"NY.GDP.PCAP.PP.CD" -> PIB PPP
#"BN.CAB.XOKA.GD.ZS" -> balance cuenta corriente como porcentaje del pib

wdi_data <- as.tibble(
            WDI(indicator = c("NY.GDP.PCAP.PP.CD", "BN.CAB.XOKA.GD.ZS"), 
                country = "all", 
                extra = TRUE, 
                start = 1990, 
                end = 2015)
            )
```

```{r, eval = TRUE, echo = TRUE}
#"NY.GDP.PCAP.PP.CD" -> PIB PPP
#"BN.CAB.XOKA.GD.ZS" -> balance cuenta corriente como porcentaje del pib

wdi_data <- wdi_data %>% 
            dplyr::select(country:region) %>%
            dplyr::rename(pib = NY.GDP.PCAP.PP.CD, 
                          cuenta_corriente = BN.CAB.XOKA.GD.ZS) %>% 
            dplyr::filter( year %in% c("1990", "2015") & region != "Aggregates") %>% 
            na.omit() %>% 
            group_by(country, year) %>% 
            arrange(year)

```

```{r}
wdi_data_pib <- wdi_data %>%
                dplyr::select(pib,year,country) %>% 
                rename(region = country) 

wdi_data_cc <- wdi_data %>%
               dplyr::select(cuenta_corriente,year,country) %>% 
               rename(region = country) 
```

```{r}
world_map <- map_data("world") %>% 
             left_join(wdi_data_pib, by = "region") 
  
world_map_animate <- world_map %>% 
                     dplyr::select(long, lat, group, year, pib, region) %>% 
                     arrange(year)

init <- tibble(
          year = 1990,
          pib = 0, long = 0, lat = 0
        )

fin <- tibble(
          year = 2015,
          pib = 0, long = 0, lat = 0
        )

map_animate <- world + 
               geom_polygon(data = world_map_animate, 
                            aes(x = long, y = lat, group = group, fill = pib/1000,
                                frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0.5) + 
               geom_polygon(data = init, aes(x = long, y = lat, fill = pib,
                                frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0) +
               geom_polygon(data = fin, 
                            aes(x = long, y = lat, fill = pib, frame = year,
                                cumulative = FALSE), alpha = 0) + 
               labs(title = "Producto Interno Bruto, ") +
               labs(fill = 'PIB (k)') + 
               labs(caption = 
                    "Mapa por Gabriel Cabrera, @Gabo_Cg\nFuente: World Development Indicators") +
               theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, vjust = 0.05, size=25)) +
               theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, color="gray40", size=15)) +
               theme(legend.position = c(.5, -.025), 
               legend.direction = "horizontal", 
               legend.title.align = 0,
               legend.key.size = unit(1.3, "cm"),
               legend.title=element_text(size=17), 
               legend.text=element_text(size=13))

gganimate(map_animate, interval = 0.2, title_frame =T, ani.width=1600, ani.height=820, 
          dpi=800, "pib_1990_2015.gif")
```

<br>

<center>

![Mapa Producto Interno Bruto](pib_1990_2015.gif)

</center>

```{r}
wdi_data_pib <- wdi_data %>%
                dplyr::select(pib,year,country) %>% 
                rename(region = country) 

wdi_data_cc <- wdi_data %>%
               dplyr::select(cuenta_corriente,year,country) %>% 
               rename(region = country) 
```

```{r}
world_map <- map_data("world") %>% 
             left_join(wdi_data_cc, by = "region") 
  
world_map_animate <- world_map %>% 
                     dplyr::select(long, lat, group, year, cuenta_corriente, region) %>% 
                     arrange(year)

init <- tibble(
          year = 1990,
          cuenta_corriente = 0, long = 0, lat = 0
        )

fin <- tibble(
          year = 2015,
          cuenta_corriente = 0, long = 0, lat = 0
        )

map_animate <- world + 
               geom_polygon(data = world_map_animate, 
                            aes(x = long, y = lat, group = group, fill = cuenta_corriente,
                                frame = year, cumulative = FALSE),  alpha = 0.5) + 
               geom_polygon(data = init, 
                            aes(x = long, y = lat, fill = cuenta_corriente,
                                frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0) +
               geom_polygon(data = fin, 
                            aes(x = long, y = lat, fill = cuenta_corriente,
                                frame = year, cumulative = FALSE), alpha = 0) + 
               labs(title = "Cuenta Corriente, ") +
               labs(fill = 'CC') + 
               labs(caption = 
                   "Mapa por Gabriel Cabrera, @Gabo_Cg\nFuente: World Development Indicators") +
               theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, vjust = 0.05, size=25)) +
               theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, color="gray40", size=15)) +
               theme(legend.position = c(.5, -.025), 
               legend.direction = "horizontal", 
               legend.title.align = 0,
               legend.key.size = unit(1.3, "cm"),
               legend.title=element_text(size=17), 
               legend.text=element_text(size=13))


gganimate(map_animate, interval = 0.2,title_frame =T, ani.width=1600, ani.height=820, 
          dpi=800,"CC_1990_2015.gif")
```

<br>

<center>

![Mapa Cuenta Corriente](CC_1990_2015.gif)

</center>

<br>

# Pregunta 3 {.tabset -} 

Visite el sitio web [http://datos.gob.cl/](http://datos.gob.cl/) y descargue una base de datos de su preferencia^[Debe contener las comunas de la región Metropolitana.], justificando su elección. Luego, represente los datos seleccionados en un mapa de una o varias de las comunas de la región Metropolitana. Los mapas vectoriales pueden ser descargados de [https://www.bcn.cl](https://www.bcn.cl/siit/mapas_vectoriales).

```{r, warning=FALSE, message=FALSE}
# cargamos librerias 
if(!require("pacman")) install.packages("pacman") 
p_load("ggmap","tidyverse","rgdal", "sp", "tmaptools", "broom", "raster", "readxl" , 
       "ggthemes", "splitstackshape", "DT")
```

```{r, warning=FALSE, message=FALSE, results='hide'}
division_comunal <- readOGR(dsn = "Datasets/division_comunal", layer="division_comunal")
datatable(division_comunal@data, class = 'cell-border stripe',extensions = 'FixedColumns', 
          options = list( dom = 't', scrollX = TRUE, scrollCollapse = TRUE))
```

```{r}
datatable(head(division_comunal@data[division_comunal$NOM_PROV %in% c("Santiago"), ],7), 
    class = 'cell-border stripe', extensions = 'FixedColumns', options = list(
          dom = 't', scrollX = TRUE, scrollCollapse = TRUE))

select_prov <- division_comunal$NOM_PROV %in% c("Santiago")
comunas <- fortify(division_comunal[select_prov,], region="NOM_COM") %>% 
           rename(COMUNA = id) 

comunas$COMUNA <- tolower(comunas$COMUNA)
```

```{r}
gasto_mop <- read_xlsx("Datasets/gasto_mop.xlsx")

gasto_mop <- gasto_mop %>% 
             filter(`REGIÓN` == "Metropolitana") %>%  
             dplyr::select(COMUNA, `AÑO`, `INVERSIÓN (MILES DE $ DE CADA AÑO)`, `REGIÓN`) %>% 
             rename(inversion = `INVERSIÓN (MILES DE $ DE CADA AÑO)`)

gasto_mop$COMUNA <- tolower(gasto_mop$COMUNA )

```


```{r}
mop <- gasto_mop %>% 
       group_by(COMUNA) %>% 
       filter(row_number(COMUNA) == 1) %>% 
       dplyr::select(COMUNA, inversion, `AÑO`) 
            
mop <- cSplit(mop, "COMUNA", sep = ", ", direction = "long")
mop <- cSplit(mop, "COMUNA", sep = " y ", direction = "long")[-1]

data <- mop %>% 
        left_join(comunas, by = "COMUNA") 

com_name <- aggregate(cbind(long,lat) ~ COMUNA, data = data, mean)
```


```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
data <- data %>% 
        rename(year = `AÑO`) %>% 
        na.omit()

init <- tibble(
          year = 2011,
          inversion = 0, long = 0, lat = 0
        )

fin <- tibble(
          year = 2016,
          inversion = 0, long = 0, lat = 0
        )

map_animate <- ggplot() + 
               geom_polygon(data = comunas, aes(x = long, y = lat, group = group), 
                   fill = "white", color = "black", size = .5, show.legend = FALSE)  + 
               theme_map() + 
               xlim(min(comunas$long),max(comunas$long)) + ylim(min(comunas$lat),
                    max(comunas$lat)) +
               geom_polygon(data = data, 
                            aes(x = long, y = lat, group = group, fill = inversion/1000000,
                                frame = year,
                                cumulative = TRUE), 
                            alpha = 0.5) + 
               geom_polygon(data = init, 
                            aes(x = long, y = lat, fill = inversion/1000000,
                                frame = year,
                                cumulative = TRUE), 
                            alpha = 0) +
               geom_polygon(data = fin, 
                            aes(x = long, y = lat, fill = inversion/1000000,
                                frame = year,
                                cumulative = TRUE), 
                            alpha = 0) + 
               labs(title = "Gasto MOP, ") +
               labs(fill = 'Gasto (MIllones)') + 
               labs(caption = 
                    "Mapa por Gabriel Cabrera, @Gabo_Cg\nFuente: Datos Gobierno de Chile") +
               theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, vjust = 0.05, size=25)) +
               theme(plot.caption = element_text(hjust = 0, color="gray40", size=15)) +
               theme(legend.position = c(.5, -.025), 
               legend.direction = "horizontal", 
               legend.title.align = 0,
               legend.key.size = unit(1.3, "cm"),
               legend.title=element_text(size=17), 
               legend.text=element_text(size=13)) + 
               geom_text(data = com_name, aes(label =  as.character(COMUNA), x = long, 
                                               y = lat), size = 3.5) 

gganimate(map_animate, interval = 0.2, title_frame =T, ani.width=1600, ani.height=1020, 
          dpi=850, "mop_2011_2016.gif")
```

<br>

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![Gasto Ministerio de obras públicas: Periodo 2011 - 2016](mop_2011_2016.gif)

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